基于混沌神经网络的发电机定子绕组匝间短路故障诊断

本文采用耦合的混沌振荡子作为单个混沌神经元构造混沌神经网络模型,用改进Hebb算法设计网络的连接权值。在此基础上,实现了混沌神经网络的动态联想记忆并应用该混沌神经网络模型对发电机定子绕组匝间短路故障进行诊断。结果表明,该种方法有助于故障模式的记     

混沌神经网络研究进展与展望

概述了混沌动力学的特性，回顾了近年来混沌神经元主混沌神经网络的研究进展，在此基础上，介绍了两种混沌神经网络模型，分析了其构成和特点，已有研究结果表明，混沌神经网络在联想记忆和组合优化等方面有现有网络更好的性能，最后，指出了混沌神经网络的应用与研究方向。     

混沌神经网络的研究进展

回顾了近年来几种主要混沌神经元模型及混沌神经网络的研究进展，介绍了其特点及主要的应用。已有的研究结果表明，混沌神经网络在求解复杂优化问题和联想记忆等方面比现有网络有着更好的性能。     

混沌神经网络的研究进展

回顾了近年来几种主要混沌神经元模型及混沌神经网络的研究进展,介绍了其特点及主要的应用.已有的研究结果表明,混沌神经网络在求解复杂优化问题和联想记忆等方面比现有网络有着更好的性能.     

一种混沌神经网络和动态联想记忆

混饨现象是非线性确定性系统中的一种内在随机过程的表现,普遍存在于自然界及人类让会中~[1]表征这种运动的基本特征量是李雅普诺夫指数(Lyspunov exponent)。当前,入们巳经确认在人类     

用于信息处理的延时混沌神经网络

为了提高混沌神经网络用于信息处理的能力,采用一种参数调节控制方法,通过对一种延时对称全局耦合混沌神经网络的黏合参数的控制研究了网络的动态联想记忆,使被控网络在仅有部分神经元进入周期态的情况下达到输出稳定,并且稳定输出序列只包含与输入模式相关的存储模式及其相反模式。仿真实验说明网络具有良好的容错能力和很高的回忆正确率,适合应用于信息处理和模式识别。     

连续学习混沌神经网络的研究

近几年混沌神经网络在信息处理,特别是联想记忆中的应用得到了极大重视。本文提出了一个改进的连续学习混沌神经网络(MSLCNN)模型,它具有两个重要特征：(1)根据不同的输入,神经网络做出不同的响应,可从已知模式来识别未知模式;(2)可连续学习未知模式。计算机仿真表明我们的模型具有应用潜力。     

对处于混沌状态的神经网络的控制

本文针对一种具有高阶、非对称和稀疏联结的Hopfield型神经网络,利用控制混沌的著名方法--OGY方法,对处于混沌状态的网络进行控制,使网络的状态稳定在其演化方程的不稳定平衡点附近.     

基于一种新型联想记忆神经网络的传感器故障诊断

联想记忆网络是一种反馈型神经网络。由于反馈型网络会收敛于某个稳定状态，因此，可用于联想记忆。神经网络具有高度的并行处理能力和极强的非线性映射能力，可以实现故障与征兆之间复杂的非线性映射关系，因此在机械故障诊断领域中显示了很大的应用潜力。本文以模拟人脑由部分记忆而联想整体的特点为基础，通过引入联想记忆衰减因子，改进神经网络结构和学习算法．应用于系统的故障诊断。     

相空间压缩法实现混沌神经网络联想记忆

给出了利用相空间压缩法控制混沌神经网络,使得网络能够收敛于存储的目标模式的充分条件和必要条件.通过数学分析,得到了相空间压缩控制方法中对应参数的上下限;并通过对仿真结果的分析,提出了通过改变相空间压缩控制方法中对应的参数来实现混沌神经网络联想记忆的新方法.以上结果均通过仿真得到验证.     

基于神经网络VLSI与噪声信号的故障诊断

为了改变传统的基于软件的机械故障诊断模式，以及发挥神经网络超大规模集成电路(vLSI)的优势，提出了一种用于故障诊断识别的脉冲频率调制(PFM)模拟神经网络脉冲流vLSI电路。实现了一种脉冲流数字模拟混合突触乘法／加法器电路，而且该神经网络电路的突触权值不需要学习调整．降低了电路的复杂性。以此电路为基础．设计了进行主轴承磨损故障诊断的神经网络故障识别系统。利用含有故障信息的噪声信号代替传感器安装困难的基于振动信号的特征值提取，最后．根据代表待识别信号与标准故障模板之间欧氏距离的电路输出端电容电压值可以判断出故障类别。该电路具有较高的识别精度．可以实现噪声故障信号的实时在线识别。     

The Study of Chaotic Neural Network and its Applications in Associative Memory

Based on an analysis of current principal chaotic neural network models and their applications in information processing, we propose a one-dimensional, two-way coupled map network and a modified definition of an auto-associative matrix. The two-way coupled map network overcomes the weakness of the globally coupled map network and has the same abilities in pattern classification. Numerical simulation experiments have shown that the associative success rate and recall speed of our modified definition of the auto-associative matrix are an improvement them over existing methods. Moreover, the associative recall process of the network is analyzed in detail and explanations of improvement are given, basd on our theoretical analysis.     

基于BP神经网络的故障诊断技术研究

分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率.     

基于混沌神经网络的图像复原算法

文章提出了一种基于混沌神经网络的图像复原新算法。在对退化图像进行复原的过程中,针对Hopfield算法易于陷入局部极小的缺点,在Hopfield神经网络中引入暂态混沌和时变增益,充分利用混沌理论的全局搜索性能进行＂粗＂搜索,当搜索到全局最优解附近时,再利用Hopfield算法进行局部搜索。通过对图像复原后的效果进行比较,证明基于混沌神经网络方法得到的图像复原的信噪比更高,目视效果更加。     

基于改进BP神经网络的网络故障诊断研究

针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。     

基于PNN的飞机发动机故障诊断研究

鉴于概率神经网络良好的分类性能,提出一种基于PNN的飞机发动机故障诊断方法,成功对三种典型飞机发动机转子故障做出了正确诊断。研究表明,PNN网络诊断准确,对测量噪声有良好的鲁棒性,具有较好的工程应用前景。     

一种基于模糊神经网络的融合故障诊断方法

通过构造模糊神经网络分类器,将基于模糊神经网络的数据融合方法引入到故障诊断中。通过在机组中设置温度传感器测量冷却介质进口温差、定子温度、冷却介质出口温差等模拟量,并求出各传感器对故障的隶属度,然后通过基于信息融合故障诊断算法确定故障原因,并且通过单传感器与多传感器融合结果的对比表明,多传感器数据融合诊断比单个传感器具有更高的准确性。     

基于神经网络的设备故障诊断

文中介绍了一种基于人工神经网络的设备故障检测和诊断方法,其ANN集是用基于知识的解析冗余关系组织的,并用遗传算法进行ANN的设计和训练。将该方案用于感应式发动机的故障诊断,以评估该方案的性能。